[发明专利]图像获取方法、相关装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像获取方法，包括：

获取原始图像以及权重向量；

基于所述原始图像和所述权重向量，获取加权图像、第一数据和第二数据，其中，所述加权图像为所述原始图像基于权重向量加权而得，所述第一数据表示所述加权图像中保留的原始图像的关键信息与所述原始图像中全部关键信息的比例，所述第二数据表示所述加权图像中去除的原始图像的信息与所述原始图像中全部信息的比例；

若所述第一数据小于第一预设阈值，或所述第二数据小于第二预设阈值，则更新所述权重向量、所述第一数据和所述第二数据，直至第一数据不小于第一预设阈值且第二数据不小于第二预设阈值；

基于最后一个时间步长更新得到的权重向量，从所述原始图像中获取关键图像。

2.如权利要求1所述的图像获取方法，其中，所述第一数据通过如下方式获得：

基于所述加权图像获取加权特征图；

获取所述加权特征图和原始特征图的相似度，所述原始特征图基于所述原始图像获取；

根据所述相似度确定所述第一数据；

所述第二数据通过如下方式获得：

基于所述权重向量中各个权重向量元素的数值，获取所述第二数据。

3.根据权利要求2所述的图像获取方法，所述更新所述权重向量、所述第一数据和所述第二数据，直至第一数据不小于第一预设阈值且第二数据不小于第二预设阈值，包括：

基于所述加权特征图和所述原始特征图之间的相似度确定第一损失值，其中，所述第一损失值与所述相似度呈反比；

基于所述权重向量中各个权重向量元素数值的平均值确定第二损失值；

根据所述第一损失值以及所述第二损失值对所述权重向量进行更新，并基于更新后的权重向量重新获取第一损失值和第二损失值，直至第一损失值与第二损失值之和达到最小；

其中，在所述第一损失值与所述第二损失值之和最小时，所述加权图像的第一数据不小于第一预设阈值且第二数据不小于第二预设阈值。

4.如权利要求2所述的图像获取方法，其中，更新所述权重向量、所述第一数据和所述第二数据，直至第一数据不小于第一预设阈值且第二数据不小于第二预设阈值，包括：

基于所述加权特征图和所述原始特征图之间的相似度确定第一损失值，其中，所述第一损失值与所述相似度呈反比；

基于所述权重向量中各个权重向量元素数值的平均值确定第二损失值；

基于所述权重向量中相邻权重向量元素数值之间差值的平均值，确定第三损失值，所述第三损失值代表基于所述权重向量计算得到的加权图像中相邻像素之间的平顺度；

根据所述第一损失值、所述第二损失值以及所述第三损失值对所述权重向量进行更新，并基于更新后的权重向量重新获取第一损失值、第二损失值和第三损失值，直至第一损失值、第二损失值以及第三损失值之和达到最小；

其中，在所述第一损失值、所述第二损失值以及所述第三损失值之和最小时，所述加权图像的第一数据不小于第一预设阈值且第二数据不小于第二预设阈值。

5.如权利要求3或4所述的图像获取方法，其中，在基于原始图像以及权重向量确定各个损失值之后，所述方法还包括：

根据各个损失值对所述权重向量进行更新，并基于更新后的权重向量重新获取各个损失值，直至更新后的权重向量与更新前的权重向量的相似度大于第三预设阈值；

或者，根据各个损失值对所述权重向量进行更新，并基于更新后的权重向量重新获取各个损失值，直至权重向量的更新次数大于第四预设阈值。

6.如权利要求3或4所述的图像获取方法，其中，根据各个损失值对所述权重向量进行更新，包括：

根据各个损失值之和计算所述权重向量的梯度；

利用所述梯度确定每个权重向量元素的更新量和更新方向；

针对每个权重向量元素，采用对应的更新量和更新方向进行更新；

其中，所述更新方向包括正更新方向和负更新方向；

在所述更新方向为正更新方向时，采用对应的更新量调大对应权重向量元素的值；

在所述更新方向为负更新方向时，采用对应的更新量调小对应权重向量元素的值。